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如何透過改進啟發式功能和優先權佇列管理來優化A*演算法效能?

Patricia Arquette
Patricia Arquette原創
2024-12-29 01:39:11248瀏覽

How Can We Optimize A* Algorithm Performance by Improving Heuristic Function and Priority Queue Management?

分析程式碼效能問題

在此程式碼中,效能緩慢是由於 astar 函數中昂貴的啟發式計算造成的。若要增強效能,請考慮以下事項:

即時效能監控

如分析所示,堆疊取樣等分析工具可快速辨識效能瓶頸。透過檢查堆疊跟踪,您可以查明消耗過多時間的語句。

啟發式函數

啟發式函數,啟發式,不必要地循環整個形成數組,導致顯著的開銷。更有效率的做法是在遍歷陣列的同時維護 fCamel 和 bCamel 的運作和。

def heuristic(formation):
    fCamels, bCamels = 0, 0
    for i in formation:
        if i == fCamel:
            fCamels += 1
        elif i == bCamel:
            bCamels += fCamels * bCamels  # Update to fCamel * bCamel differences
        else:
            pass
    return bCamels

最佳化 A* 演算法

astar 函數內,openlist 是優先權佇列根據節點的 f 值對節點進行排序。 openlist.put 呼叫會產生不必要的開銷,因為 f 值已經計算並儲存在節點物件中。

更有效的方法是重寫節點類別的 __lt__ 運算子以直接比較 f 值。這消除了 openlist.put 中對 f 參數的需要。

def __lt__(self, other):
    return self.f < other.f

此外,確保依照 A* 演算法的要求,依照 f 值的升序維護開啟清單。 Queue 模組中的預設實作不保證這種行為。

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